在R中，关于生成表的问题

我想做的是生成一个表，每个列都有一个和中的元素。我尝试使用矩阵，但似乎它在这里不起作用。有人能帮忙吗

a = matrix(1:25,5,5)
B = capture.output(for (X in 1:5){
    A = c(min(a[,X]),quantile(a[,X],0.25),median(a[,X]),quantile(a[,X],0.75),max(a[,X]),mean(a[,X]),sd(a[,X])/m^(1/2),var(a[,X]))
    cat(A,"\n")
})

matrix(B,8,5)

---

上面是我希望表格的样子。

您真的不想使用

capture.output

来捕获那样的数字输出。您可以创建用于存储输出的矩阵，或使用

apply

，如下所示：

               |  1  |  2  |  3  |  4  |  5  |
|---------------------------------------------
| min          |     |     |     |     |     |
|---------------------------------------------
| 1st quartile |     |     |     |     |     |
|---------------------------------------------
| median       |     |     |     |     |     |
|---------------------------------------------
| SEM          |     |     |     |     |     |
|---------------------------------------------
| VAR          |     |     |     |     |     |

（我没有添加您想要的所有统计数据。）这更符合R编程方式。

或者

 apply(a, 2, function(x)c(min(x), quantile(x, 0.25), mean(x), sd(x)/sqrt(length(x)))) 

或使用plyr：

              X1        X2        X3        X4        X5
Min.    1.000000  6.000000 11.000000 16.000000 21.000000
1st Qu. 2.000000  7.000000 12.000000 17.000000 22.000000
Median  3.000000  8.000000 13.000000 18.000000 23.000000
Mean    3.000000  8.000000 13.000000 18.000000 23.000000
3rd Qu. 4.000000  9.000000 14.000000 19.000000 24.000000
Max.    5.000000 10.000000 15.000000 20.000000 25.000000
Sd      1.581139  1.581139  1.581139  1.581139  1.581139
Var     2.500000  2.500000  2.500000  2.500000  2.500000

>总结
设置q0 q25 q50 q75 q100平均标准偏差值
1   1  1   2   3   4    5    3 1.257433 2.5
2   2  6   7   8   9   10    8 1.257433 2.5
3   3 11  12  13  14   15   13 1.257433 2.5
4   4 16  17  18  19   20   18 1.257433 2.5
5   5 21  22  23  24   25   23 1.257433 2.5
>t（g[-1]）
[,1]      [,2]      [,3]      [,4]      [,5]
q0 1.000000 6.000000 11.000000 16.000000 21.000000
q25 2.000000 7.000000 12.000000 17.000000 22.000000
q50 3.000000 8.000000 13.000000 18.000000 23.000000
q75 4.000000 9.000000 14.000000 19.000000 24.000000
q100 5.000000 10.000000 15.000000 20.000000 25.000000
平均3.0000008.00000013.00000018.00000023.000000
sd 1.257433 1.257433 1.257433 1.257433 1.257433 1.257433
var 2.500000 2.500000 2.500000 2.500000 2.500000

---

-Alex

我不知道

/m

在你的代码中做了什么，所以我删除了它。因此，

sd

结果是不同的。

              X1        X2        X3        X4        X5
Min.    1.000000  6.000000 11.000000 16.000000 21.000000
1st Qu. 2.000000  7.000000 12.000000 17.000000 22.000000
Median  3.000000  8.000000 13.000000 18.000000 23.000000
Mean    3.000000  8.000000 13.000000 18.000000 23.000000
3rd Qu. 4.000000  9.000000 14.000000 19.000000 24.000000
Max.    5.000000 10.000000 15.000000 20.000000 25.000000
Sd      1.581139  1.581139  1.581139  1.581139  1.581139
Var     2.500000  2.500000  2.500000  2.500000  2.500000

> a<=data.frame(value=1:25,set=factor(rep(1:5,each=5)))
> summaryfn<=function(v)data.frame(
+   q0=min(v),q25=quantile(v,0.25),q50=median(v),
+   q75=quantile(v,0.75),q100=max(v),mean=mean(v),
+   sd=sd(v)^(1/2),var=var(v))
> g<-ddply(a,.(set),function(x)summaryfn(x$value))
> g
  set q0 q25 q50 q75 q100 mean       sd var
1   1  1   2   3   4    5    3 1.257433 2.5
2   2  6   7   8   9   10    8 1.257433 2.5
3   3 11  12  13  14   15   13 1.257433 2.5
4   4 16  17  18  19   20   18 1.257433 2.5
5   5 21  22  23  24   25   23 1.257433 2.5
> t(g[-1])
         [,1]      [,2]      [,3]      [,4]      [,5]
q0   1.000000  6.000000 11.000000 16.000000 21.000000
q25  2.000000  7.000000 12.000000 17.000000 22.000000
q50  3.000000  8.000000 13.000000 18.000000 23.000000
q75  4.000000  9.000000 14.000000 19.000000 24.000000
q100 5.000000 10.000000 15.000000 20.000000 25.000000
mean 3.000000  8.000000 13.000000 18.000000 23.000000
sd   1.257433  1.257433  1.257433  1.257433  1.257433
var  2.500000  2.500000  2.500000  2.500000  2.500000